Effekten af fejlagtige prioriteter: hvorfor det problem, en gruppe rangerer højest, som regel ligger nedstrøms, og hvad et simuleret rum viser om at stemme kontra at kortlægge årsager.

Hvorfor en delt afstemning om et årsagsspørgsmål skal gå videre i stedet for stille at falde, og hvordan det at sende den til andre grupper forhindrer, at nogen enkelt gruppe styrer kortet.

Hvorfor nogle få pladser på den korte liste bør holdes til oversete idéer med en kilde bag sig, og hvad det gør for et rum, der rangerer efter fornemmelse.

Hvordan tusindvis af mennesker i små rum når frem til ét årsagskort: adskilte vægge, fælles spørgsmål, påstande der rejser, formuleringer der kun lægges sammen af deres forfattere, og kort der foldes sammen til ét.

Alle tal bag True Causes, fra simuleringer der følger med det: årsager fundet ved afstemning kontra kortlægning, gruppestørrelse, fejlklippen, og hvad et mindretal inde i rummet kan og ikke kan.

Warfield, Christakis, Laouris, Dye, Ashby og Miller: de halvtreds års forskning, True Causes bygger på, hvor det afviger fra den, og hvordan det adskiller sig fra Polis og Habermas Machine.

Kommuner, store organisationer, tilsynsmyndigheder, fagforeninger og medarbejderstabe, universiteter, hændelsesgennemgange: hvad et årsagskort, der bevarer sine uenigheder, kan bruges til, og hvad det ikke gør.

Syv problemer, som de netværksbaserede bevægelser fra 2011 lod stå åbne (intet program, symptomer frem for årsager, uformelle ledere, frygt, skala, smitte, sponsorer), og hvordan et fælles årsagskort tager hånd om hvert af dem, også hvor det kommer til kort.

21 sprogmodeller, 14 personaer, 120 årsagskoblinger om boliger: personaen ændrede ikke målbart, hvilke koblinger der blev accepteret. Svagere modeller tog fejl; dygtige modeller var enige om de fleste koblinger og delte sig konsekvent om resten. Hvad det betyder for paneler af modeller.